[中字] Python 科学计算与人工智能（英文电子书）

文件格式 pdf，epub 书籍核心结构与内容 本书共分为三大部分，循序渐进地引导读者从 Python 基础入门，逐步深入科学计算与人工智能领域，各部分内容逻辑清晰、重点突出。 （一）第一部分：Python 入门（Section I: An Introduction to Python） 该部分旨在帮助零基础读者掌握 Python 编程基础，并学会运用 Python 理解高中进阶数学知识。 第 1 章：IDLE 集成开发学习环境：从 Python 最基础的 IDLE 环境入手，先通过教程指导读者将 Python 用作功能强大的计算器，熟悉基础运算与 math 库的使用；接着介绍列表（Lists）的数据类型操作；随后讲解简单的 Python 编程结构，包括函数定义、for 和 while 循环、if-elif-else 条件语句；最后引入 turtle 模块，通过绘制简单的分形图形（如康托尔集、科赫曲线等），帮助读者直观理解编程逻辑。 第 2 章：Anaconda、Spyder 与 NumPy、Matplotlib、SymPy 库：介绍 Anaconda 这一主流数据科学平台的使用，包括 Spyder 开发环境的操作。重点讲解三个核心库：NumPy 用于数值计算，涵盖数组、向量、矩阵等数据结构的创建与操作；Matplotlib 用于数据可视化，指导读者绘制静态、动态图表，并设置图表标签、分辨率等；SymPy 用于符号计算，可实现因式分解、方程求解、微积分运算等功能。 第 3 章：Jupyter 笔记本与 Google Colab：详细说明 Jupyter 笔记本的使用，包括代码单元格与 Markdown 单元格的操作，插入文本、图片、LaTeX 公式等；同时介绍 Google Colab 的云编程功能，无需本地安装软件即可运行 Python 代码，还讲解如何将笔记本与 GitHub 结合进行代码管理与共享。 第 4-5 章：Python 用于高中数学（AS-Level 与 A-Level）：结合英国高中数学课程大纲，展示 Python 在指数与根式、二次方程、三角函数、微积分、向量、概率统计等知识点中的应用。通过 Python 代码求解数学问题、绘制函数图像，帮助学生加深对数学概念的理解，同时也为教师提供教学辅助工具。 （二）第二部分：Python 科学计算（Section II: Python for Scientific Computing） 这部分聚焦 Python 在各科学学科实际问题中的应用，覆盖生物学、化学、数据科学、经济学、工程学等多个领域，通过真实案例展示科学计算的方法与思路。 生物学：构建种群模型（如逻辑斯蒂模型）分析昆虫种群变化，建立捕食者 - 猎物模型（霍林 - 坦纳模型）研究物种间相互作用，利用 SIR 模型模拟流感在学校的传播，还复现了单纤维肌肉滞后现象的研究结果。 化学：采用矩阵零空间法平衡化学反应方程式，通过微分方程求解化学动力学问题（如二氧化氮生成反应），模拟贝洛索夫 - 扎博京斯基振荡反应，分析氯化银在氯化钾溶液中的同离子效应与溶解度变化。 数据科学：介绍 Pandas 库用于数据框的创建与数据处理；讲解线性规划（单纯形法）解决优化问题；运用 K - 均值聚类进行无监督学习，对数据进行分类；构建决策树模型实现数据预测，并通过混淆矩阵评估模型性能。 经济学：基于柯布 - 道格拉斯生产函数，利用拉格朗日乘数法优化生产产量；通过索洛 - 斯旺模型分析经济增长，绘制资本强度随时间变化的曲线；运用现代投资组合理论（MPT）构建投资组合，分析风险与收益的关系；基于布莱克 - 斯科尔斯模型计算期权价格，并求解希腊字母（如 delta、gamma 等）评估期权敏感性。 工程学：分析线性电路（RLC 电路）的电流变化，介绍忆阻器这一新型电路元件；模拟蔡氏非线性电路的混沌行为；建立质量 - 弹簧系统模型研究耦合振荡器的运动，基于杜芬方程分析受迫振动系统的滞后与混沌现象。 其他学科：还涉及分形与多重分形的绘制与维度计算、图像处理（如灰度图与彩色图分析、医学图像中血管与肿瘤的识别）、常微分方程与偏微分方程的数值解法（欧拉法、龙格 - 库塔法、有限差分法）、物理学中的傅里叶变换、光学纤维环共振器、约瑟夫森结以及天体运动模拟等内容。 （三）第三部分：人工智能（Section III: Artificial Intelligence） 该部分围绕神经网络与人工智能展开，从基础理论到实际应用，逐步引导读者掌握人工智能核心技术。 第 16 章：类脑计算：介绍霍奇金 - 赫胥黎模型模拟生物神经元的动作电位，引入菲茨休 - 纳戈莫模型简化神经元模型；基于阈值振荡器逻辑，设计二进制振荡器半加器实现逻辑运算，构建振荡器置位复位触发器实现记忆功能。 第 17 章：神经网络与神经动力学：讲解神经网络的历史与理论基础，包括反向传播算法的原理与实现；以波士顿房价数据为例，构建神经网络模型进行房价预测；分析神经动力学系统的稳定性，研究滞后、不稳定与准周期行为。 第 18 章：TensorFlow 与 Keras：介绍 TensorFlow 框架与 Keras API 的使用，构建神经网络实现线性回归、异或逻辑门运算以及波士顿房价预测，展示深度学习模型的搭建与训练过程。 第 19 章：循环神经网络（RNN）：讲解离散与连续霍普菲尔德 RNN 作为联想记忆网络的应用；基于长短期记忆（LSTM）网络，实现混沌时间序列与金融时间序列的预测。 第 20 章：卷积神经网络（CNN）、TensorBoard 与拓展阅读：介绍卷积与池化操作的原理，基于 MNIST 手写数字数据集构建 CNN 模型实现数字识别；利用 TensorBoard 可视化神经网络训练过程，评估模型性能；最后提供自然语言处理、强化学习、人工智能伦理、网络安全等领域的拓展阅读方向。 第 21 章：习题答案与提示：为书中各章节的习题提供详细解答，帮助读者检验学习成果，解决学习过程中遇到的问题。 三、书籍特色与价值 零基础友好：无需读者具备编程经验，从 Python 最基础的环境搭建与语法教学入手，逐步引导读者掌握编程技能，降低学习门槛。 实践导向：强调编程实践与计算建模，每个知识点都搭配具体的代码示例与教程，读者可通过 GitHub 仓库获取配套代码，边学边练，加深对知识的理解与应用能力。 跨学科覆盖：涵盖数学、生物、化学、经济、工程、人工智能等多个学科领域，展示 Python 在不同学科中的应用场景，帮助读者构建跨学科的知识体系，满足不同专业读者的需求。 资源丰富：提供在线 GitHub 仓库（包含代码）、Jupyter 笔记本形式的习题解答等资源，方便读者自主学习与拓展；同时书籍结构清晰，章节安排循序渐进，便于读者系统学习。 教学与科研结合：作者结合二十多年的教学与科研经验编写此书，内容既适合作为高校相关专业（如计算机、数学、物理、生物、工程等）的教材，也可作为科研人员与工程技术人员的参考资料，助力其运用 Python 解决实际问题。